Repozitorij samostojnih visokošolskih in višješolskih izobraževalnih organizacij

Iskanje po repozitoriju
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po

Možnosti:
  Ponastavi


1 - 10 / 75
Na začetekNa prejšnjo stran12345678Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
Ogrožanje varnosti z nevarnimi kemikalijami
Zoran Bučalič, 2016

Opis: V svetu se povečujejo proizvodnja, promet in uporaba kemikalij, ki se po svojih lastnostih uvrščajo med nevarne snovi. Zaradi nesreč oziroma nenadzorovanega uhajanja nevarnih snovi v okolje so naši ekosistemi vključno z ljudmi, ki tam živijo, vse bolj ogroženi. S stališča možnih nesreč z nevarnimi snovmi predstavljajo glavne vire nevarnosti predvsem industrijski obrati, kjer se izdelujejo, predelujejo ali uporabljajo večje količine nevarnih snovi, skladišča teh snovi, prevozi nevarnih snovi po cestah, železnici ali po morju ter odlagališča kemikalij. Drugo področje kemijske varnosti je, ko gre za namerno zlorabo učinkov kemikalij z namenom ogrožanja varnosti v državi in ga lahko razdelimo na teroristično delovanje in kriminalno delovanje z namenom povzročiti škodo %drugemu% iz različnih razlogov. Tveganja in nevarnosti v zvezi z nevarnimi kemikalijami pokriva veliko zakonskih določb, ki so razpršene po dejavnostih in so zaradi tega težko razumljive, še posebej, če se v svojih določbah prikrivajo. Zaradi tega je sodelovanje med subjekti nacionalne varnosti pomembno in se izboljšuje, vendar se še vedno pojavljajo pomanjkljivosti. Nekatere ustanove pokrivajo posamezna področja zagotavljanja varnosti, kot so Uprava RS za zaščito in reševanje, Ministrstvo za notranje zadeve, Ministrstvo za okolje in prostor, Urad RS za kemikalije in drugi, vendar so ti subjekti omejeni na zelo ozka področja. Centralna informacijska podpora se počasi vzpostavlja in izboljšuje, k temu verjetno pripomoreta tudi sodelovanje s podobnimi organi v državah Evropske skupnosti in dostop do skupnih baz na tem področju ter s tem do podatkov, ki jih prej ni bilo mogoče pridobiti.
Najdeno v: osebi
Ključne besede: kemikalije, nevarne snovi, ogrožanje varnosti, bioterorizem, normativni ukrepi, Slovenija, Evropska unija, magistrske naloge
Objavljeno: 17.08.2017; Ogledov: 3852; Prenosov: 166
.pdf Celotno besedilo (1,22 MB)

3.
Poslovni načrt za rast podjetja Aleator d. o. o.
Zoran Pančur, 2017

Opis: Poslovni načrt je vnaprej preverjena strategija, kako zmagovati kljub vedno večji konkurenci. Je osnovno vodilo vsakega podjetja v obliki pisnega dokumenta, v katerem podjetnik jasno opredeli poslovne cilje in strategije za dosego ciljev. Podjetje Aleator d.o.o. se zaveda, da je skrbno planiranje ključ do uspešnega poslovanja. Ob kopici idej in taktik s ciljem najbolj optimalnega delovanja pa mora podjetje poleg vseh navdihov v glavah vodilnih v podjetju preučiti še druge pasti in priložnosti, ki jih kasneje nepričakovano najdemo pri poslovanju. Poslovni načrt podjetja Aleator d.o.o. vsebuje vse elemente preverjanja rasti in strategije rasti podjetja, od vizije in ciljev, raziskave trgov, razvoja in marketinga ter splošne organizacije do simuliranih finančnih izkazov. Poslovni načrt je izdelan na podlagi realnih podatkov in bo v praksi uporaben. Navedene projekcije so cilji do poslovnega leta 2020.
Najdeno v: osebi
Ključne besede: poslovni načrt, rast podjetja, poslovni izid, planiranje poslovanja, investicija.
Objavljeno: 01.12.2017; Ogledov: 2299; Prenosov: 12

4.
Načrtovanje rasti trgovskega podjetja TRI d.o.o.
Zoran Borić, 2016

Najdeno v: osebi
Ključne besede: rast podjetja, strategija rasti, točka preloma, lastništvo
Objavljeno: 22.03.2018; Ogledov: 1855; Prenosov: 124
.pdf Celotno besedilo (904,82 KB)

5.
6.
Razvoj programske opreme za eksperimentalno merjenje kolektivnega znanja
Neža Plut, 2015

Opis: Pojem »crowdsourcing« označuje vrsto aktivnosti, v katerih sodeluje množica ljudi z namenom reševanja širšega problema. Gre za netradicionalno metodo iskanja najboljše rešitve zastavljene naloge v skupini ljudi. Problem je javno dostopen na spletu v obliki odprtega klica in tako se njegovega reševanja lahko loti vsakdo. Posebnost tovrstnega reševanja nalog je, da se najboljša rešitev oblikuje v procesu komunikacije množice. Ena izmed oblik crowdsourcinga je kolektivno znanje oz. modrost množice, s katero smo se ukvarjali v diplomski nalogi. V teoretičnem delu smo raziskali, kaj je kolektivno znanje, kakšne vrste informacijskih sistemov, ki so namenjeni crowdsourcingu, poznamo, ter kateri so pogoji in dejavniki kolektivne inteligence. Glavni namen izdelka pa je bil v praktičnem delu izdelati programsko opremo, s katero bi kasneje eksperimentalno poskušali izmeriti, kako se spreminja kolektivno znanje s spreminjanjem števila sodelujočih pri reševanju.
Najdeno v: osebi
Ključne besede: množičenje, kolektivno znanje, kolektivna inteligenca, množica, sodelovanje, učenje, spletna aplikacija
Objavljeno: 21.08.2018; Ogledov: 1811; Prenosov: 98
.pdf Celotno besedilo (1,11 MB)

7.
Analiza skupnosti na družbenem omrežju igralcev in filmov
Simon Retelj, 2016

Opis: Z razvojem spleta je znanost analize omrežja dosegla zlato dobo, saj imamo na razpolago neomejeno število enostavno dostopnih podatkov. S popularnostjo in razvojem družbenih omrežij pa je prišla v ospredje tudi analiza družbenih omrežij. Cilj te diplomske naloge je ustvariti omrežje filmov in omrežje igralcev, katerih podatke bomo pridobili iz podatkovne baze spletne strani IMDb. To nam bo omogočila knjižnica IMDb.Py programskega jezika Python, v katerem bo potekala tudi nadaljnja analiza obeh omrežij. Nad omrežjema bomo pognali štiri najbolj popularne mere centralnosti, in sicer Degree, Closeness, Betweenness in Eigenvector. Te bomo med seboj primerjali in poskušali odkriti, ali med njimi obstaja kakšna povezava. Prav tako bomo preverili, ali obstaja kakšna povezava med omrežjema glede centralnosti. V omrežjih bomo poskušali odkriti skupnosti; to bomo storili z algoritmoma Louvain in CNM. Iz pridobljenih skupnosti bomo skušali ugotoviti razlike med njimi na podlagi podatkov, ki so nam na voljo.
Najdeno v: osebi
Ključne besede: podatki, analiza družbenih omrežij, centranost, skupnosti, Python, Louvain, CNM, IMDb
Objavljeno: 22.08.2018; Ogledov: 1594; Prenosov: 108
.pdf Celotno besedilo (2,10 MB)

8.
Podatkovna analiza kolektivnega spomina na teroristične napade
Jure Zorič, 2017

Opis: V naši kolektivni družbi smo obkroženi z internetom in drugimi mediji; opažamo, da na nas vplivajo različni faktorji, ki nas na nekaj spomnijo. V diplomski nalogi sta preučevana kolektivni spomin in odziv populacije na odmevne dogodke. Raziskava je narejena s pomočjo analize podatkov o ogledih člankov tovrstnih dogodkov in njihovih trendov zanimanja določene populacije. V raziskavi se skuša dokazati, da določeni faktorji oziroma parametri sprožijo spomin na pretekli dogodek, ko se zgodi dogodek s podobno tematiko. Na primer, ko se zgodi odmeven dogodek, bodo ljudje na spletu z veliko verjetnostjo iskali ne samo informacij o tem napadu, ampak tudi informacije o preteklih terorističnih napadih po Evropi in drugje po svetu. V nalogi bodo obravnavani dogodki, ki so se zgodili v razsežnosti nekaj let, med seboj kvantitativno primerjani, skušali bomo dokazati, da kraj in povezava močno vplivata na kolektivni spomin na dogodek. Teroristični napadi so izbrani kot primer, ki sprožijo močan emotivni odziv in spomin na pretekle dogodke.
Najdeno v: osebi
Ključne besede: kolektivni spomin, podatkovna analiza, teroristični napadi, odziv populacije na dogodek, trend zanimanja za dogodek, vpliv medijev
Objavljeno: 24.08.2018; Ogledov: 1915; Prenosov: 113
.pdf Celotno besedilo (2,73 MB)

9.
Kako hitro pozabljamo?
David Udovč, 2018

Opis: Ljudje pozabljamo dogodke, ki so se že zgodili, ker so nenehno dogajajo novi dogodki. Prav tako pa dogodke skozi čas ponovno podoživljamo zaradi različnih sprožilcev, kot so mediji, tako dogodek ponovno obudimo, ampak le za kratek čas. V tem projektu uporabljam spletne podatke z analizo statistike obiskovalcev člankov iz Wikipedije o terorističnih napadih, letalskih nesrečah, naravnih nesrečah, športnih dogodkih in glasbenih koncertih po letu 2015. Najprej predstavim kritičen pregled literature o kolektivnem spominu, vplivu medijev in opis posameznih dogodkov. V metodologiji predstavim cilje in namen naloge, s katerimi orodji sem podatke vzorčil, zbiral in analiziral. Nato prikažem ugotovitve posameznih grafov s pomočjo linearne regresijske premice, s katero pokažem, kako hiter je upad zanimanja za posamezen dogodek. Na koncu o tem tudi prediskutiram in potrdim oziroma zavrnem hipoteze ter predstavim razmišljanja o nadaljnji raziskavi.
Najdeno v: osebi
Ključne besede: podatki, analiza podatkov, RStudio, kolektivni spomin, digitalni mediji, teroristični napadi, naravne nesreče, letalske nesreče, kulturni dogodki, športni dogodki, pozabljanje
Objavljeno: 30.11.2018; Ogledov: 2132; Prenosov: 115
.pdf Celotno besedilo (2,08 MB)

10.
Multilevel complex systems approaches to computational linguistics
Kristina Ban, 2018

Opis: Complex systems are omnipresent in nature, society as well as in human culture. Last few decades saw an increase of interest for their study, particularly by using graph-theoretic methodologies. By identifying systems' units as nodes and modelling interactions between the units as links, the study of complex networks spread to a number of disciplines including sociology, biology and linguistics, to just mention a few. The research done in this doctoral dissertation falls in this context. The core of this doctoral work is the data-driven multilevel analysis of major human languages, which was done in two stages. First, we looked at the speed of growth of Wikipedias in 26 different languages over the span of 15 years. This involved creating and analysing a dataset with 14962 articles, each of which exists in all 26 languages. We found six well-defined clusters of Wikipedias that share common growth patterns, with their make-up robust against the method used for their determination. Interestingly, the identified clusters were found to have little correlation with the respective language families. Rather, our results suggest that growth of Wikipedias is primarily governed by an intricate set of other factors, from culture to information literacy. Second, to approach human languages at another independent level, we gathered a dataset comprising a list of syllables and a list of syllables words in 10 different languages, specifically: English, Dutch, German, Russian, Slovenian, Croatian, French, Spanish, Latin and Basque. These datasets were obtained from recognized repositories for each language and benchmarked in the same way. Syllable networks were created by looking at pairs of syllables that jointly compose at least one word. We then carried out a systematic network analysis, relying on both standard network analysis methods and more recent techniques, such as K-core analysis and graphlet statistics. Research revealed striking similarities between the architectures of syllable networks that belong to the same language family, along with expected differences between the families. Indeed, structures of syllable networks were found to well quantify the linguistic similarities among these 10 languages, exactly as known from classical linguistics. Most interestingly, we found that Basque language, whose classification is as of today still unknown, bares a strong resemblance to Latin, at least when syllable network representation is concerned. Earlier stages of this doctoral work involved comparing the performance of network alignment algorithms, used in bioinformatics for studying protein networks. Several alignment algorithms were compared by scoring their performance on standard protein datasets. It was found that three algorithms, HUBALIGN, L-GRAAL and NATALIE, regularly produce the most topologically and biologically coherent alignments. Due to the change of doctoral adviser, this research topic was abandoned in favour of language/syllable networks. In sum, this doctoral work involved two distinct directions of research in network science, one related to developing the methodology of network analysis (alignment algorithms), and the other devoted to extracting new information from specifically designed datasets (syllable networks). Therefore, the original contribution of this work to science includes both theory and methodology. Future research avenues include advancement along both directions, most interesting being the application of network alignment methods to syllable datasets, which could reveal more precise quantification of structural differences among syllable networks.
Najdeno v: osebi
Ključne besede: computational statistics, biostatistics, bioinformatics, machine learning, computational linguistics
Objavljeno: 21.12.2018; Ogledov: 2132; Prenosov: 107
.pdf Celotno besedilo (17,51 MB)

Iskanje izvedeno v 0 sek.
Na vrh